Inteligência Artificial
Referências bibliográficas
O Mape obtido com os dados do teste da rede foi de 0,09%, e a Figura
4.5 contém os dados originais e os valores resultantes do teste da rede neural em questão. Neste exemplo a rede neural classificou corretamente os padrões apresentados, confirmando um bom aprendizado com os parâmetros escolhidos para a MLP utilizada. O tratamento inicial da série
temporal retirando-se tendências e sazonalidades, também constitui um
fator determinante para os bons resultados obtidos.
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FIGURA 4.5 Teste da capacidade de estimação da rede.
Referências bibliográficas
1. BRAGA AP, CARVALHO APLF, LUDERMIR TB. Redes Neurais
Artificiais: teoria e aplicações. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos; 2000.
2. CAUDILL M. Expert Network. Byte, out 1991:108–116. 3. GUIRELLI CR, JARDINI JA, MAGRINI LC, YASUOKA J,
CAMPOS AC, BASTOS MR. In: Tool for short-term load forecasting in transmission systems based on artificial intelligence techniques. Latin America IEEE/PES’04. São Paulo: In: Transmission and Distribution Conference and Exposition; 2004:243–248.
4. HAYKIN S. Redes neurais: princípios e prática. 2a ed. Porto Alegre:
Artmed Editora S.A; 2007.
5. PALADE V, BOCANIALA CD, JAIN LC. Computational
intelligence in fault diagnosis. Nova York: Springer; 1995.
6. ROJAS HP. In: Soft-computing techniques for time series forecasting
Bruges: 12th European Symposium On Artificial Neural Networks
(ESANN); 2004:93–102.
7. STOCK JH, WATSON MW. Econometria. Addison-Wesley 2004.
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